• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.639-645
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• 2018

본 논문은 자율주행 자동차 및 자율주행이 가능한 이동체를 대상으로 광범위하게 적용 가능한 지능형 의사결정 모델을 개발하기 위한 연구이다. 개발된 모듈은 다양한 주행환경에 적용하기 위하여 독립적인 모듈 구성형태를 갖추고 이를 유기적으로 운영하기 위한 플랫폼을 기반으로 각 모듈을 Deep Learning 기법을 이용한 강화학습을 통해 이동체의 차선변경 의사 결정 및 안전 확보에 관하여 연구하였다. 운행 중인 자율주행 이동체는 주행상태의 변경을 위하여 기능별로 속도결정 모델과 차선변경 의사결정이 반드시 선행되어야 이동체의 다음 행동이 이루어 질 수 있는 특징을 갖고 있다. 또한, 일반 도로상에 주행 중인 이동체들이 모두 자율주행 기능을 갖춘 상태라면 특정 이동체의 돌발적인 변화 및 주변 환경의 변화가 발생하면 그에 따른 각각의 이동체들 사이에 발생할 수 있는 연쇄반응 요소는 고려되기 어려운 특징을 갖고 있다. 이런 부분을 함께 고려하여 자율주행 플랫폼에 적용하고 이를 위한 개별 이동체의 차선변경 의사결정 시스템 연구와 모듈형 학습 방법을 이용하여 시스템 복잡도를 줄이고 학습시간의 단축과 향후 모델의 교체를 할 수 있는 의사결정 모델을 연구하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1541-1544
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• 1997

The rehailitation robot, one of the service robot, is the important area in the service automation. In the paper, we describe the overall configuration of KARES(KAIST Rehabilitation Engineering System), which is an intellingent rehabilitaion robotic system designed to assist the independent livelihood of the handicapped and the eldrly. KARES consists of the 6 degree of freedom robot arm mounted on a wheelchair, the controller ofr the arm, sensors to perceive environment, and user interface. Basic desired hobs in KARES are gripping the target object and moving it to the user's face for eating, drinking, or cooperation work wiht the mouth. Currently, the manual operation of the arm is available for gripping to target objects. The autonomous functionality will be ginven for the facilities of the human operator.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권4호
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• pp.73-79
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• 2017

The Convolutional Neural Network (CNN) has shown an excellent performance in computer vision task. Applications of CNN include image classification, object detection in images, autonomous driving, etc. This paper will evaluate the performance of CNN model with ReLU and SELU as activation function. The evaluation will be performed on four different choices of hyperparameter which are initialization method, network configuration, optimization technique, and regularization. We did experiment on each choice of hyperparameter and show how it influences the network convergence and test accuracy. In this experiment, we also discover performance improvement when using SELU as activation function over ReLU.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.93-95
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• 2006

In many control system applications, the system designed must not only satisfy the damping and accuracy specifications, but the control must also yield performance that is robust to external disturbance and parameter variations. We have shown that feedback in conventional control systems has the inherent ability of reducing the effects of external disturbance and parameter variations. Unfortunately, robustness with the conventional feedback configuration is achieved only with a high loop gain, which is normally detrimental to stability. The design of intelligent, autonomous machines to perform tasks that are dull, repetitive, hazardous, or that require skill, strength, or dexterity beyond the capability of humans is the ultimate goal of robotics research. This paper prove the robust control using Analog Adaptive Resonance Theorv(ART2) Algorithm about case study.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.73-78
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• 2013

In this paper, configuration control for the Horizontal Maintenance of the 2 wheel robot has been studied using ARS(Attitude Refrence System). The 2 wheel robot technique is getting attention and there have been many researches on the seg-way since the US. Using its 2 freedom, a 2 wheel robot can move in various modes and Our robot performs goal reaching ARS.2 wheel robot fall down to the forward or reverse direction to converge to the stable point. Kalman Filter is normally used for the algorithm and numerous research is progressing at the moment. To calculate the attitude in ARS using 2 axis gyro(roll, pitch) and 3 axis accelerometers (x, y, z). In this paper we present a two wheel robot system for an autonomous mobile robot. This paper realized the robot control method which is much simpler but able to get desired performance by using the ARS control.

• Architectural research
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• 제26권1호
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• pp.1-12
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• 2024

This study introduces a deep reinforcement learning (DRL)-based methodology for optimizing apartment space arrangements, addressing the limitations of human capability in evaluating all potential spatial configurations. Leveraging computational power, the methodology facilitates the autonomous exploration and evaluation of innovative layout options, considering architectural principles, legal standards, and client re-quirements. Through comprehensive simulation tests across various apartment types, the research demonstrates the DRL approach's effec-tiveness in generating efficient spatial arrangements that align with current design trends and meet predefined performance objectives. The comparative analysis of AI-generated layouts with those designed by professionals validates the methodology's applicability and potential in enhancing architectural design practices by offering novel, optimized spatial configuration solutions.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.297-304
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• 2015

최근 들어 무인 자율주행 기반의 수요응답형 순환교통(PRT)시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유형 궤도 및 일반적인 도로에서 운용 가능한 PRT 시스템의 적용이 다양하게 검토되고 있다. 유형 궤도가 없이 일반 도로 상에서 운행되는 무인자동 차량의 경우, 실시간으로 차량의 위치 정보를 계측하는 것은 무인 차량의 자동안내를 위해 매우 중요하다. 위성항법장치(GPS)는 차량의 위치 확인을 위해 상업적으로 적용되어 활용되고 있다. 하지만 터널 또는 빌딩 등의 실내 환경에서 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 환경적 제약을 극복할 수 있는 자기표지 기반의 PRT 차량 무인운전 시스템의 구성장치와 제어시스템에서 사용하기 위한 차량의 주행제어 모델을 제시하였다. 또한 차량의 주행중 실시간 위치를 추정하기 위해 개발된 자기검출센서를 제시하였고 차량의 무인운전에 필요한 지령을 생성하기 위한 제어SW와 이를 통한 제어시험 결과를 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.106-113
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• 2017

본 논문에서는 자율주행형 다관절 차량용 제어 시스템 구축 시 장치 간 네트워크로 이더넷 기반의 Train Communication Network(TCN)를 적용할 경우 적합한 네트워크 토폴로지를 제안하고 실험을 통하여 그 결과를 측정하여 검증한다. 케이블 수, 포트 수 등 구조적인 제한조건과 네트워크 응답시간, 최대 전송량 등 성능적인 제한조건을 고려하여 네트워크 토폴로지를 제안한다. 스타 토폴로지, 데이지체인 토폴로지, 그리고 이들을 절충한 하이브리드 토폴로지를 각각 적용하여 비교하며 본 논문에서는 특히 하이브리드 토폴로지의 적절한 구성을 위해 그룹으로 묶이는 노드 수를 구한다. 적절하게 노드의 그룹이 구성된 하이브리드 토폴로지는 본 논문에서 최적 토폴로지로 제안하는 구조이다. 먼저 시뮬레이션을 통해 각각의 토폴로지 구성 시의 네트워크 성능에 대한 예상치를 도출하며 이 후 실제 장치를 연결하여 네트워크를 구현한다. 다양한 네트워크 성능 측정 프로그램을 이용하여 각 토폴로지에서의 성능을 측정하고 비교를 통해 제안한 방안의 우수성을 기술한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.427-432
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• 2023

본 연구에서, MEC(: Multi-access Edge Computing)가 Wave, Lte, 5G 망에서 V2X(: Vehicle to Everything) 를 적용한 자율 자동차의 다양한 시험을 위해서 Cloud 서비스망 구성이 제안되고, MEC App(:Application)은 특정 지역에서 두 가지 도메인(사업자(KT, SKT, LG U+), 망 형태(Wave, LTE(3G 포함), 5G))의 V2X 서비스 기능 시험 검증을 적용하였다. 국내 운영업체(SKT, KT, LG U+ 그리고 Wave)의 4G 망에서, MEC는 독립적인 망 기능을 가져가기 위한 목적으로 V2X 기능 블록과 Traffic Offloading을 통한 개선 효과를 정리하였다. 그리고 5G 망의 V2X VNF에서 높은 수준의 QoS로 값으로, Traffic Steering기능의 시나리오가 목적지별 트래픽 경로상에서 입증되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.111-118
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• 2014

모바일 센서 망 시스템에서는 모바일 노드들이 무작위로 배치되고, 랜덤한 경로를 통해 이동 하면서 데이터를 수집하고, 이웃노드에게 전달한다. 따라서 노드가 이동함에 따라 자동으로 노드간 연결을 유지하며 주위의 노드들과 데이터를 송수신 하는 방법이 필요하다. 하지만 대부분의 연구는 노드가 고정된 상태에서 에너지 소모를 줄이기 위한 방법을 중심으로 제안되어져 왔다. 모바일 센서망에서는 모바일 기기의 이동성이라는 특징을 고려한 알고리즘이 필수적으로 제시되어야 한다. 또한 고정된 노드간의 데이터 전송보다 모바일 노드와의 데이터 전송에서 발생하는 전송지연이 더욱 크기 때문에 전송지연 최소화를 위한 방안과 센서 노드가 갖는 기본적인 에너지 소비 최소화의 문제도 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 데이터 전송중인 노드의 전송범위에 모바일 노드가 들어 왔을 때 기존의 노드와 모바일 노드가 자율적으로 토폴로지를 구성하는 동기방법과 에너지와 전송지연을 줄이는 노드 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방법에 비해 제안한 방법이 모바일 센서망에서 효과적으로 전송지연을 줄이면서 에너지 소비를 최소화함을 보인다.